On the use of tasks ordering to solve scheduling problems with constraint programming

Sur le tri de tâches pour résoudre des problèmes d'ordonnancement avec la programmation par contraintes

• Auteur / Autrice : Arthur Godet
• Direction : Nicolas Beldiceanu, Xavier Lorca
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 23/09/2021
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département Automatique, Productique et Informatique - Théorie, Algorithmes et Systèmes en Contraintes - Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
• Jury : Président / Présidente : Samir Loudni
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christian Artigues, Claude-Guy Quimper, Hadrien Cambazard, Christine Solnon, Gilles Simonin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Christian Artigues, Claude-Guy Quimper

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes

Filtres (informatique)

Ordonnancement (informatique)

Programmation par contraintes

Mots clés libres

Programmation par contraintes

Ordonnancement

Alldiffprec

Liste ordonnée

Constraint programming

Scheduling

Ordering

Alldiffprec

List ordering

Résumé

Au cours des deux dernières décennies, la programmation par contraintes s'est illustrée de par son efficacité à résoudre des problèmes d'ordonnancement. Grâce à la grande expressivité permise par le paradigme, différents algorithmes et techniques de résolution provenant d'autres domaines de l'Optimisation Combinatoire ont pu être intégrés au sein des solveurs de contraintes. Toutefois, cette grande expressivité fait que les solveurs ne sont pas des boîtes noires et demandent une expertise pour être paramétrés correctement pour résoudre efficacement les problèmes souhaités. Dans cette thèse, nous explorons l'introduction et l'utilisation d'algorithmes de liste ordonnée en programmation par contraintes pour résoudre des problèmes d'ordonnancement. Nous revisitons également la contrainte AllDiffPrec, définie comme une contrainte Alldifferent et des précédences entre variables, pour laquelle nous proposons également un nouvel algorithme de filtrage.

During the last two decades, Constraint Programming gets very good results to solve scheduling problems. Thanks to the great expressivity of the paradigm, different algorithms and solving techniques from other fields within Combinatorial Optimisation have been integrated into constraint solvers. However this great expressivity comes with a price: constraint solvers are not the black box one might think of and require expertise to be correctly configured to efficiently solve problems. In this thesis, we explore the introduction and the use of list ordering algorithms into Constraint Programming to solve scheduling problems. We also revisit the AllDiffPrec constraint, defined as an Alldifferent constraint with precedence between some variables, for which we propose a new filtering algorithm.